Маркетинговая атрибуция в эпоху после куки: Новые стратегии на 2025 год

По мере исчезновения сторонних файлов cookie традиционные модели маркетинговой атрибуции разрушаются, заставляя организации принимать новые подходы к измерению. В этом комплексном руководстве рассматривается развивающийся ландшафт атрибуции в 2025 году, изучаются методологии, ориентированные на конфиденциальность, стратегии работы с данными первой стороны и новые технологии, которые обеспечивают эффективное измерение без зависимости от файлов cookie. Узнайте, как дальновидные компании внедряют инновационные подходы, такие как чистые комнаты данных, передовые методы моделирования и решения на основе ИИ, чтобы поддерживать возможности маркетинговых измерений, уважая при этом конфиденциальность потребителей. Откройте для себя практические основы для создания устойчивых систем атрибуции, которые предоставляют точные сведения в эту новую эпоху, дополненные дорожными картами внедрения и реальными примерами организаций, успешно справившихся с проблемой атрибуции после использования файлов cookie.

Введение

Ландшафт маркетинговой атрибуции переживает самую значительную трансформацию за последние десять лет. Окончательный отказ Google от сторонних файлов cookie в Chrome, улучшения конфиденциальности Apple в своей экосистеме и ужесточение правил конфиденциальности во всем мире кардинально изменили то, как маркетологи могут отслеживать и измерять эффективность кампаний.

«Подходы к атрибуции на основе cookie-файлов, на которые маркетологи полагались годами, быстро устаревают», — объясняет Лиза Гевелбер, вице-президент по маркетингу в Google. «Организации должны принять новые методологии измерения, которые уважают конфиденциальность пользователей, но при этом предоставляют информацию, необходимую для эффективного маркетинга».

Этот сдвиг представляет собой как вызов, так и возможность. В то время как традиционные модели атрибуции, в значительной степени основанные на межсайтовом отслеживании, дают сбои, появляются инновационные подходы, которые обещают более устойчивые, соответствующие требованиям конфиденциальности фреймворки измерения. Многие из этих новых методологий на самом деле обеспечивают более точные сведения, чем предшественники на основе файлов cookie, за счет использования передовых методов моделирования и более полных данных первой стороны.

По данным исследования Gartner, к 2025 году персональные данные 75% населения мира будут защищены правилами конфиденциальности, по сравнению с 25% в 2022 году. Между тем, eMarketer сообщает, что маркетологи считают «неспособность отслеживать правильные метрики атрибуции» своей главной проблемой, а 42% называют это своей основной проблемой в измерениях.

«Отказ от сторонних файлов cookie и других идентификаторов означает, что доля анонимизированной сети растет», — отмечает Тина Моффетт, главный аналитик Forrester. «Победителями в эту новую эпоху станут организации, которые разработают надежные стратегии идентификации и используют несколько подходов к измерению для создания полной картины».

В этой статье рассматривается, как дальновидные организации адаптируют свои стратегии атрибуции к этому новому миру, ориентированному на конфиденциальность. Мы рассмотрим новые технологии, методологии и организационные подходы, которые обеспечивают эффективную атрибуцию без зависимости от файлов cookie. Независимо от того, начинаете ли вы готовиться к отказу от файлов cookie или уже внедряете альтернативные подходы к измерению, вы найдете действенные стратегии для поддержания и улучшения ваших возможностей атрибуции в 2025 году и далее.

Для организаций, которым требуются специальные знания в области атрибуции после использования cookie-файлов, Attrisight разработала решения для измерения, ориентированные на конфиденциальность, которые поддерживают точность атрибуции, придерживаясь при этом развивающихся стандартов конфиденциальности. Их платформа легко интегрируется с модели атрибуции с несколькими касаниями для комплексного измерения, уважающего конфиденциальность пользователей.

Новая реальность атрибуции

Отказ от сторонних файлов cookie и других механизмов отслеживания кардинально изменил ландшафт атрибуции. Понимание этих изменений необходимо для разработки эффективных стратегий измерения.

Что изменилось в маркетинговых измерениях

Отказ от сторонних файлов cookie

Устранение Google сторонних файлов cookie в Chrome, последовавшее за аналогичными шагами Safari и Firefox, устранило основной механизм кросс-сайтового отслеживания пользователей. Это влияет на атрибуцию несколькими способами:

• Отслеживание межсайтовых перемещений: Невозможность следить за пользователями на разных веб-сайтах
• Атрибуция по просмотрам: Ограниченная возможность связывать показы рекламы с конверсиями
• Ограничение частоты: Снижение возможности контролировать воздействие среди издателей
• Таргетинг аудитории: Ограничения поведенческого таргетинга в Интернете

Расширение правил конфиденциальности

Правила конфиденциальности продолжают расширяться во всем мире:

• Эволюция GDPR и CCPA: Усиление правоприменения и расширение сферы действия
• Новые региональные правила: Распространение законов о конфиденциальности в различных юрисдикциях
• Требования согласия: Более строгие стандарты для действительного согласия пользователя
• Принципы минимизации данных: Требования собирать только необходимые данные

Изменения платформы

Основные платформы внедрили значительные улучшения конфиденциальности:

• Прозрачность отслеживания приложений Apple: Требование явного разрешения для отслеживания между приложениями
• Функции конфиденциальности iOS: Защита конфиденциальности почты, частная ретрансляция и другие улучшения
• Конфиденциальная песочница Google: Новые альтернативы сторонним файлам cookie, сохраняющие конфиденциальность
• Ограничения социальных платформ: Сокращение обмена данными из основных социальных сетей

Фрагментация идентичности

Единое представление о клиентах по всем точкам соприкосновения становится все более сложной задачей:

• Распространение устройств: Пользователи перемещаются между большим количеством устройств, чем когда-либо
• Вход в систему: Больше контента, требующего аутентификации
• Огороженные сады: Основные платформы ограничивают доступ к данным и измерениям
• Несоответствие идентичности: Различные системы, использующие различные структуры идентификации

Что остается доступным для атрибуции

Несмотря на эти изменения, остаются доступными значительные возможности измерений:

Данные первой стороны

Организации сохраняют надежную возможность измерять взаимодействие пользователей в пределах своих объектов:

• Поведение веб-сайта: Действия пользователя на сайте/в приложении остаются отслеживаемыми
• Счета клиентов: Поведение аутентифицированного пользователя можно всесторонне измерить
• Прямое взаимодействие с клиентами: Электронные письма, покупки, взаимодействие со службой поддержки и т. д.
• Отслеживание на стороне сервера: Механизмы отслеживания, не зависящие от файлов cookie

Решения для идентификации, соответствующие требованиям конфиденциальности

Появляются новые подходы к разрешению идентичности:

• Отслеживание на основе согласия: Системы измерения, основанные на разрешениях
• Инициативы по универсальному удостоверению личности: Сотрудничество в отрасли для обеспечения конфиденциальности личности
• Хешированные адреса электронной почты/номера телефонов: Идентификаторы, сохраняющие конфиденциальность
• Чистые помещения для хранения данных: Безопасные среды для анализа данных с соблюдением требований конфиденциальности

Агрегированное измерение

Переход от индивидуального к групповому измерению:

• Анализ на основе когорт: Измерение поведения схожих групп пользователей, а не отдельных лиц
• Сводная отчетность: Отчетность, предоставляемая платформой, без данных на индивидуальном уровне
• Статистическое моделирование: Выведение закономерностей из ограниченных доступных данных
• Вероятностные методологии: Использование статистических подходов там, где детерминированное отслеживание невозможно

Контекстные сигналы

Растущая важность сигналов, не основанных на идентификации:

• Контекст содержания: С каким контентом взаимодействуют пользователи
• Поисковые запросы: Сигналы намерений пользователя
• Контекст сайта: Где появляются объявления
• Время и последовательность: Когда и в каком порядке происходят взаимодействия

Ключевые стратегии атрибуции после использования cookie-файлов

В ответ на эти изменения организации внедряют несколько ключевых стратегий для поддержания возможностей атрибуции. Вот подходы, которые используют ведущие организации:

1. Максимизация собственных данных

С уменьшением объема сторонних данных данные первой стороны стали краеугольным камнем эффективной атрибуции. Организации внедряют комплексные стратегии для сбора, объединения и активации этих собственных данных.

Расширение точек соприкосновения коллекции

• Прогрессивное профилирование: Постепенное формирование профилей клиентов посредством обмена ценностями
• Стимулы аутентификации: Создание убедительных причин для пользователей идентифицировать себя
• Расширение собственного канала: Разработка более прямых каналов взаимодействия с клиентами
• Интеграция отзывов клиентов: Включение явной обратной связи в модели атрибуции

Подходы к реализации

Многие организации также обнаруживают, что разрушение внутренних хранилищ данных стала еще более важной в мире, где cookie-файлы исчезли, поскольку это позволяет им максимизировать ценность своих собственных данных.

Пример кейса: преобразование данных первой стороны розничного банка

Крупный розничный банк, столкнувшийся с проблемами атрибуции из-за ограничений файлов cookie, внедрил комплексную стратегию обработки данных первой стороны:

1. Создали ценный аутентифицированный опыт на своем веб-сайте и в мобильном приложении
2. Реализовано прогрессивное профилирование на основе согласия в ходе взаимодействия с клиентом
3. Связанное онлайн-поведение с офлайн-взаимодействием посредством унифицированных идентификаторов клиентов
4. Разработано комплексное представление единого клиента по всем точкам соприкосновения

Результаты включают:

• 78% цифровых посетителей идентифицированы через аутентифицированные сеансы (по сравнению с 31%)
• Комплексное покрытие атрибуции для 65% пути клиента (по сравнению с 40% ранее)
• 45% более точные решения по распределению маркетинговых ресурсов на основе расширенных данных атрибуции

2. Продвинутые методы моделирования

Поскольку прямое наблюдение за полным циклом взаимодействия с клиентом становится все более ограниченным, пробелы в измерениях заполняют сложные методы моделирования.

Новые подходы к моделированию

• Возрождение моделирования медиа-микса: Возобновление интереса к эконометрическим подходам на агрегированном уровне
• Моделирование конверсии: Использование машинного обучения для моделирования конверсий при неполном отслеживании
• Тестирование инкрементальности: Измерение подъемной силы посредством контролируемых экспериментов
• Единые подходы к измерению: Объединение нескольких методологий для создания полных представлений

Подходы к реализации

Attrisight является пионером в нескольких областях модели атрибуции на основе данных которые особенно ценны в среде после использования cookie-файлов, поскольку они включают в себя несколько методик измерения, что позволяет получать надежную информацию даже при ограниченном количестве идентификационных данных.

Пример кейса: трансформация моделирования бренда CPG

Глобальная компания по производству товаров повседневного спроса, столкнувшаяся с проблемами атрибуции в своей цифровой экосистеме, внедрила сложный подход к моделированию:

1. Разработаны возможности облачного MMM для принятия стратегических бюджетных решений
2. Внедрено моделирование конверсий для заполнения пробелов в наблюдаемых клиентских циклах
3. Создана последовательная экспериментальная структура для проверки результатов модели.
4. Создана единая система измерений, объединяющая несколько подходов

Такой подход обеспечил:

• Сохранена точность атрибуции на уровне 92%, несмотря на сокращение отслеживаемых пользовательских маршрутов на 65%
• Выявлено более эффективное распределение каналов 23%, чем предыдущие методы на основе cookie-файлов
• Сокращение затрат на привлечение клиентов на 18% за счет улучшенной оптимизации

3. Инфраструктура измерений, ориентированная на конфиденциальность

Организации перестраивают свою инфраструктуру измерений, уделяя особое внимание конфиденциальности, внедряя новые технологии и подходы, разработанные для этой новой эпохи.

Новые технологии, ориентированные на конфиденциальность

• Отслеживание на стороне сервера: Перенос измерений из браузеров на серверы
• Чистые помещения для хранения данных: Среды, сохраняющие конфиденциальность для совместной работы с данными
• Платформы управления согласием: Сложные системы управления предпочтениями
• Решения для периферийных вычислений: Локальная обработка данных перед их распространением

Подходы к реализации

Используя правильная система маркетинговой атрибуции стало еще более важным, поскольку эти системы можно настроить так, чтобы они обеспечивали конфиденциальность и при этом предоставляли ценную информацию.

Пример случая: инфраструктура конфиденциальности туристической компании

Ведущая платформа бронирования путешествий внедрила комплексную инфраструктуру измерений, ориентированную на конфиденциальность:

1. Перенесено из клиентской архитектуры отслеживания в серверную.
2. Внедренная технология «чистой комнаты» для обмена данными с партнерами с соблюдением требований конфиденциальности
3. Разработано сложное управление согласием с детализированным контролем пользователей
4. Создана собственная система измерения, ориентированная на собственные каналы.

Результатом такого подхода стало:

• Соответствующее измерение, охватывающее 74% точек соприкосновения с маркетингом, несмотря на ограничения cookie-файлов
• Продолжение сотрудничества с 85% рекламных партнеров посредством обмена конфиденциальными данными
• 28% улучшение точности атрибуции по сравнению с предыдущими подходами на основе cookie-файлов

4. Интеграция ИИ и машинного обучения

Искусственный интеллект стал незаменимым инструментом атрибуции в средах с ограниченными возможностями отслеживания, помогая выявлять закономерности и делать прогнозы на основе неполных данных.

Возможности атрибуции на основе искусственного интеллекта

• Распознавание образов: Определение шаблонов конверсии на основе ограниченных сигналов
• Прогностическое моделирование: Прогнозирование вероятных результатов с частичной видимостью путешествия
• Обнаружение аномалий: Автоматическое выявление проблем с данными атрибуции
• Обработка естественного языка: Извлечение информации из неструктурированных отзывов клиентов

Подходы к реализации

Для компаний B2B эти подходы к ИИ могут оказаться особенно ценными при решении уникальные проблемы атрибуции B2B например, длительные циклы продаж и множество лиц, принимающих решения.

Пример кейса: атрибуция SaaS-компании на основе искусственного интеллекта

Растущая SaaS-компания внедрила атрибуцию на базе искусственного интеллекта для сохранения возможностей измерения, несмотря на ограничения файлов cookie:

1. Развернутые модели машинного обучения, обученные на исторических данных полного пути, для прогнозирования воздействия точек соприкосновения
2. Реализовано автоматическое распознавание образов для определения частичных поездок с высокой стоимостью
3. Создано синтетическое моделирование аудитории, позволяющее расширить круг пользователей, не ограничиваясь аутентифицированными данными.
4. Разработано обнаружение аномалий для поддержания качества данных при изменении доступности сигнала.

Результаты включают:

• Сохранено покрытие атрибуции для 82% конверсий, несмотря на сокращение отслеживаемых поездок на 70%
• Повышение коэффициента конверсии на 32% за счет аналитики оптимизации на основе искусственного интеллекта
• Сокращение времени анализа данных на 65% за счет автоматизированной генерации информации

Внедрение фреймворка атрибуции после использования cookie-файлов

Имея в виду эти стратегии, как организациям следует подходить к построению фреймворков атрибуции на 2025 год и далее? Вот практический подход к внедрению:

Фаза 1: Оценка и фундамент

Анализ текущего состояния

• Аудиторская проверка атрибуции: Оцените текущие возможности атрибуции и зависимости файлов cookie
• Оценка воздействия на конфиденциальность: Определите уязвимые области измерения
• Инвентаризация данных: Каталог доступных собственных данных
• Согласование интересов заинтересованных сторон: Обеспечить общее понимание проблем и возможностей

Стратегическое планирование

• Определение Полярной звезды: Установить идеальное будущее состояние для атрибуции
• Анализ пробелов: Определите конкретные возможности, требующие трансформации
• Структура приоритетов: Определите, какие проблемы следует решать в первую очередь
• Разработка дорожной карты: Создать поэтапный план внедрения

Фаза 2: Первоначальный фонд

Улучшение сбора данных

• Отслеживание внедрения: Улучшение сбора данных первой стороны
• Рамки согласия: Внедрить надежное управление разрешениями
• Стратегия аутентификации: Разработать подход для увеличения количества авторизованных пользователей
• Миграция на стороне сервера: Перенесите критическое отслеживание на серверную сторону, где это уместно

Разрешение идентичности

• Структура идентификатора клиента: Установить подход к постоянной идентичности
• Методология кросс-устройства: Внедрение решений для подключения устройств
• Граф идентичности: Создание или использование решений для управления идентификацией
• Правила шитья: Определите, как соединить фрагментированные пользовательские пути

Фаза 3: Реализация моделирования

Разработка модели

• Выбор подхода к моделированию: Выбирайте подходящие методологии, исходя из потребностей бизнеса
• Подготовка исторических данных: Сбор данных для обучения моделей
• Разработка/выбор алгоритма: Разработать или внедрить соответствующие алгоритмы
• Проверка модели: Установите точность с помощью бэктестинга и экспериментов

Техническая инфраструктура

• Мощность переработки: Обеспечить достаточные вычислительные ресурсы
• Разработка конвейера данных: Создание автоматизированных потоков для входных данных модели
• Архитектура интеграции: Подключите модели к системам маркетинговой реализации
• Структура управления: Установить контроль для управления моделью

Фаза 4: Организационная поддержка

Развитие возможностей команды

• Оценка навыков: Определите пробелы в возможностях, связанных с атрибуцией
• Программа обучения: Развивать образование для ключевых заинтересованных сторон
• Центр передового опыта: Создайте специализированную экспертизу атрибуции
• Внешние партнерства: Определите необходимую поддержку агентства или поставщика

Интеграция процессов

• Отчет о переходе: Переход с куки-файлов на новые фреймворки отчетности
• Планирование интеграции: Внедрение новых данных об атрибуции в маркетинговое планирование
• Оптимизация рабочих процессов: Создание процессов для постоянной оптимизации на основе атрибуции
• Постоянное совершенствование: Создание циклов обратной связи для улучшения атрибуции

Сроки реализации

Пример из практики: трансформация потребительского бренда после внедрения cookie-файлов

Ведущий бренд потребительской электроники столкнулся со значительными проблемами атрибуции, поскольку файлы cookie исчезли, а правила конфиденциальности ужесточились. Поскольку 70% их цифровых маркетинговых измерений зависели от сторонних файлов cookie, им требовалась комплексная трансформация.

Вызов

• 65% снижение количества отслеживаемых поездок пользователей с помощью традиционных методов
• Охват атрибуции снизился с 85% до менее 40% конверсий
• Команды каналов принимают решения на основе все более неполных данных
• Медиапартнеры предоставляют непоследовательные и часто противоречивые данные о конверсиях

Подход

Бренд осуществил комплексную трансформацию атрибуции:

1. Преобразование данных первой стороны

   • Переработанный веб-сайт и приложение для увеличения количества авторизованных пользователей с 15% до 62%.
   • Реализовано отслеживание на стороне сервера критических событий в пути клиента.
   • Созданная программа обмена ценностями, предлагающая преимущества за аутентичный опыт
   • Внедрено улучшенное управление согласием с показателями согласия 78%

2. Улучшение моделирования

   • Разработано моделирование конверсии с использованием машинного обучения для заполнения пробелов в пути
   • Реализовано моделирование медиамикса для стратегического распределения каналов
   • Создана программа тестирования инкрементальности для проверки результатов атрибуции
   • Создана единая система измерений, объединяющая методологии

3. Разработка инфраструктуры конфиденциальности

   • Внедренная технология «чистой комнаты» для безопасного взаимодействия с данными партнеров
   • Реализована структура идентификации, сохраняющая конфиденциальность, с использованием хэшированных адресов электронной почты.
   • Создано собственное хранилище данных со сложным контролем доступа
   • Разработаны возможности анонимной аналитики путешествий

4. Организационная трансформация

   • Сформирована кросс-функциональная команда атрибуции, охватывающая аналитику, маркетинг и ИТ
   • Создана комплексная программа обучения по новым подходам к измерениям
   • Разработаны переходные панели мониторинга, демонстрирующие как устаревшие, так и новые методологии.
   • Установлен еженедельный процесс оптимизации с использованием новых данных атрибуции

Результаты

Несмотря на резкое сокращение отслеживания с помощью cookie-файлов, бренду удалось:

• Поддержан охват атрибуции для 85% конверсий с помощью комбинированных подходов
• Повышение эффективности маркетинга за счет 24% за счет улучшенного распределения бюджета
• Увеличение рентабельности рекламных расходов на 31% за счет лучшей оптимизации
• Сокращение конфликтов в отчетности между каналами за счет создания надежной системы измерения

Самое главное, что в то время как конкуренты боролись с исчезающими возможностями атрибуции, бренд создал конкурентное преимущество за счет превосходных измерений, которые продолжат приносить пользу по мере ускорения изменений в сфере конфиденциальности.

Мнение эксперта: будущее атрибуции

Эксперты отрасли из Attrisight и других ведущих организаций поделились своими взглядами на то, в каком направлении будет развиваться атрибуция в эпоху отказа от cookie-файлов:

Использование нескольких методологий

«Будущее атрибуции заключается не в поиске единой замены для файлов cookie, а в объединении нескольких методологий для создания полной картины», — объясняет Сара Джонсон, главный аналитик Attrisight. «Самые успешные организации объединяют атрибуцию на уровне человека, где это возможно, с агрегированным моделированием, экспериментами и расширенной аналитикой. Этот унифицированный подход обеспечивает более надежные сведения, чем когда-либо давало измерение на основе файлов cookie».

От индивидуального к групповому измерению

«Мы наблюдаем фундаментальный сдвиг от отслеживания на индивидуальном уровне к когортному анализу», — отмечает Майкл Чен, вице-президент по науке о данных в ведущей маркетинговой аналитической компании. «Это на самом деле лучше соответствует тому, как работает маркетинг: мы не оптимизируем для отдельных лиц; мы оптимизируем для сегментов аудитории. Ключевым моментом является разработка сложных способов анализа этих когорт без ущерба для конфиденциальности».

Конфиденциальность как возможность, а не препятствие

«Прогрессивно мыслящие маркетологи рассматривают изменения в конфиденциальности как возможность построить более глубокое доверие с клиентами, одновременно улучшая измерения», — замечает Эмили Родригес, директор по конфиденциальности в глобальном медиаагентстве. «Прозрачно относясь к сбору данных и создавая подлинные обмены ценностями, бренды могут фактически повысить качество и охват своих собственных данных, что обеспечивает более точную атрибуцию, чем сторонние файлы cookie».

Конвергенция атрибуции и опыта

«Самое интересное — это то, как атрибуция становится все более тесно связанной с клиентским опытом», — сообщает Дэвид Калман, директор по клиентскому опыту в Attrisight. «Поскольку организации сосредотачиваются на данных первой стороны и более прочных отношениях с клиентами, они получают информацию об атрибуции, которая на самом деле помогает улучшить клиентский опыт, а не просто измерять его. Это создает эффективный цикл, в котором лучший опыт приводит к большему количеству возможностей измерения и наоборот».

Вопросы и ответы

Насколько точной может быть атрибуция без файлов cookie?

Атрибуция может оставаться высокоточной без файлов cookie с помощью дополнительных подходов. Данные первой стороны обеспечивают точное измерение в собственных каналах. Расширенное моделирование конверсий может заполнить пробелы с точностью 80-90% для ненаблюдаемых точек соприкосновения. Тестирование инкрементальности обеспечивает причинно-следственную проверку результатов модели. В то время как универсальное межсайтовое отслеживание уменьшается, сочетание аутентифицированных путешествий, статистического моделирования и контролируемых экспериментов часто дает более значимые идеи, чем атрибуция на основе файлов cookie, поскольку она фокусируется на инкрементальном влиянии, а не просто на корреляции.

Какие инвестиции в технологии наиболее важны для атрибуции после использования cookie-файлов?

Наиболее важные инвестиции включают: (1) инфраструктуру отслеживания на стороне сервера, которая снижает зависимость от измерения на основе браузера, (2) платформы данных клиентов, которые объединяют данные первой стороны в точках соприкосновения, (3) технологию чистой комнаты данных для совместной работы с данными, соответствующей конфиденциальности, (4) возможности машинного обучения для моделирования конверсии и медиамикса, и (5) экспериментальные платформы для тестирования инкрементальности. Относительный приоритет зависит от вашей бизнес-модели, при этом компании, работающие напрямую с потребителями, получают наибольшую выгоду от инфраструктуры данных первой стороны, а бренды, продающие через посредников, получают больше от возможностей моделирования и экспериментирования.

Как маркетинговым командам следует адаптироваться к новым реалиям атрибуции?

Маркетинговые команды должны сосредоточиться на нескольких адаптациях: (1) Развитие грамотности в области данных за пределами традиционных метрик для понимания концепций моделирования и статистической значимости, (2) Создание возможностей для экспериментов, которые подтверждают результаты атрибуции, (3) Создание кросс-канальных рабочих процессов, которые разрушают разрозненность между ранее разделенными командами, (4) Внедрение процессов планирования, которые используют несколько входных данных измерений, а не полагаются на один источник атрибуции, и (5) Установление новых контрольных показателей производительности, которые учитывают изменения методологии измерения. Наиболее успешные команды сочетают техническое понимание с культурой тестирования и обучения.

Заменят ли универсальные идентификаторы файлы cookie для атрибуции?

Универсальные идентификаторы, такие как Unified ID 2.0, IdentityLink от LiveRamp и аналогичные решения, будут играть важную роль в экосистеме атрибуции, но не заменят файлы cookie полностью. Эти решения представляют ценность для аутентифицированных пользователей, которые дали согласие на отслеживание, но обычно охватывают 30-50% цифровых путешествий в зависимости от реализации. Они лучше всего работают как часть комплексного подхода к измерению, который также включает моделирование для неаутентифицированных пользователей, агрегированное измерение и методы вывода. Организации должны внедрять эти решения, одновременно разрабатывая дополнительные возможности измерения.

Как компании могут подтвердить точность атрибуции в мире, где нет cookie-файлов?

Проверка атрибуции становится более важной без файлов cookie и требует нескольких подходов: (1) тестирование инкрементальности с помощью контролируемых экспериментов, которые изолируют маркетинговое воздействие, (2) контрольные тесты, которые сравнивают подверженную и не подверженную воздействию аудиторию, (3) моделирование маркетингового микса, проводимое параллельно с многоточечной атрибуцией для сравнения результатов, (4) бэктестинг моделей по историческим периодам с более полными данными и (5) прогрессивное улучшение, когда модели постоянно совершенствуются по мере поступления новых данных. Золотой стандарт — установление последовательных результатов с использованием нескольких методологий измерения.

Заключение

Эра пост-cookie-атрибуции представляет собой фундаментальную трансформацию в том, как измеряется эффективность маркетинга. Хотя проблемы значительны, организации, которые успешно адаптируются, получат существенные конкурентные преимущества за счет превосходных возможностей принятия решений.

Для успешной атрибуции в 2025 году и далее выделяется несколько ключевых принципов:

1. Отдавайте приоритет собственным данным: Построение прямых отношений с клиентами, которые генерируют ценные собственные данные, создает основу для эффективной атрибуции.

2. Используйте несколько методологий: Ни один подход не заменит файлы cookie — успешная атрибуция объединяет такие методы, как атрибуция с несколькими касаниями, моделирование медиамикса и тестирование инкрементальности, для создания полной картины.

3. Конфиденциальность по замыслу: Эффективная атрибуция теперь требует мышления, ориентированного на конфиденциальность, и рассмотрения улучшения конфиденциальности как основного принципа проектирования, а не ограничения.

4. Инвестируйте в интеллект: Расширенные возможности моделирования и искусственного интеллекта превратились из желательных в необходимые, предоставляя средства для извлечения информации из неполных данных.

5. Фокус на инкрементальности: Наиболее ценные сведения об атрибуции сосредоточены на дополнительном влиянии — на том, что на самом деле меняет результаты, — а не просто на присвоении заслуг за наблюдаемые конверсии.

Такие организации, как Attrisight, находятся на переднем крае этого перехода, разрабатывая комплексные решения по атрибуции которые интегрируют разнообразные методологии, необходимые для эффективного измерения в этом новом ландшафте. Внедряя эти стратегии, дальновидные маркетологи обнаруживают, что атрибуция без файлов cookie на самом деле может предоставить более значимые идеи, чем традиционные подходы, создавая более точное понимание того, что на самом деле движет эффективностью маркетинга.

По мере того, как мы все дальше продвигаемся в эту новую эру, различие между измерением и клиентским опытом будет продолжать размываться. Процветать будут те организации, которые выстраивают подлинные обмены ценностями с клиентами, создавая опыт, за который стоит аутентифицироваться, и одновременно развивая сложные аналитические возможности для извлечения смысла из все более сложных клиентских путешествий.

Смерть файлов cookie не означает конец атрибуции — она знаменует начало более зрелого, более ценного подхода к пониманию эффективности маркетинга.